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遥感技术是提高湿地调查效率的有效手段。本文以黄河三角洲东部保护区为研究对象，利用SPOT和TM等多时相影像进行了湿地分类研究。研究表明，运用图像光谱誓特征和多尺度纹理特征，并引入地学知识的基础上，构建研究区基于多时相遥感影像数据的决策树模型，进行湿地地物分类，可以较好解决遥感影像中复杂地物分类过程中的混淆现象。与传统的最大似然法相比，决策树模型的分类精度提高了16.25％，达到85％。